JP2005027077A - 色不良領域補正方法、色不良領域補正処理プログラム、色領域特定方法、色領域特定処理プログラムおよび画像処理装置 - Google Patents
色不良領域補正方法、色不良領域補正処理プログラム、色領域特定方法、色領域特定処理プログラムおよび画像処理装置 Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】パソコン1上において、赤目現象が生じている画像データを読みこんでその画像をモニタ3に表示する。パソコン1は、表示画像上に間隔dごとに点を設定し、その点が肌色を表す場合は、その点の周囲に肌色領域を設定する。肌色領域内の画素について赤目領域に含まれるか否かを判定し、赤目領域に含まれると判定した点を起点として赤目領域のエッジ(境界)を探索し、赤目領域に対応する領域を特定する。特定された領域に対して、各画素のRGBの各色成分の色情報を、それらの最小値で統一してグレイ色に色補正をする。
【選択図】 図2
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理などにおいて、色不良領域などの特定の色領域を特定する色領域特定方法、色領域特定処理プログラム、および、色領域特定方法を用い、色不良領域を補正する色不良領域補正方法、色不良領域補正処理プログラム、および、色領域特定処理プログラムまたは色不良領域補正処理プログラムのいずれか、またはその両方の実行が可能な画像処理装置に関する。特に、フラッシュ撮影時の赤目現象による色不良を改善する技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
フラッシュ撮影をしたとき、人の目が赤くなったり金色になったりするいわゆる赤目現象が知られている。この赤目を自動的に検出して修正する方法が開示されている(特許文献1)。この赤目修正方法では、画像中より肌色の領域を抽出し、その肌色領域に楕円形をあてはめることによって、人間の顔の特徴を備える顔領域を決定する。この顔領域の中より赤目の特徴を備える赤目領域を特定して、その赤目領域にある画素の色を修正する。
【0003】
【特許文献1】
特開平2000−125320号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献1の方法では、必ずしも正確に赤目領域を特定できるわけではない。たとえば、顔の一部がフレームアウトしていたり物陰に隠れていたりして写っていないような場合や、顔が正面近くを向いていない場合、すなわち横顔を撮像した画像の場合などは、顔が楕円形にあてはまらないことがある。このような場合、特許文献1の方法では、画像中の顔領域を決定できずに、その顔の赤目領域を特定できないことがある。
【0005】
本発明は、様々な撮影条件下で撮影された様々な画像において、色不良領域などの所定の領域を容易にかつ確実に特定する色領域特定方法、色領域特定処理プログラム、および、色不良時の補正に色領域特定方法を用いた色不良領域補正方法、色不良領域補正処理プログラム、および、色領域特定処理プログラムまたは色不良領域補正処理プログラムのいずれか、またはその両方の実行が可能な画像処理装置を提供する。
【0006】
【課題を解決するための手段】
請求項1の発明による色不良領域補正方法は、取得した画像に補正対象を含んだ所定範囲の領域を設定し、設定された領域において補正対象固有の特徴を有する候補画素を抽出し、候補画素を起点として補正対象とする色不良領域を特定し、特定された色不良領域の色補正を行うものである。
請求項2の発明による色不良領域補正方法は、色不良領域を補正すべき画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップで取得した画像上に所定間隔ごとに複数の点を設定し、設定された点のいずれかが特徴色を表す場合、その点の周囲の所定範囲を特徴色領域として設定する特徴色領域設定ステップと、特徴色領域設定ステップで設定された特徴色領域内から探索開始点の候補点を抽出する候補点抽出ステップと、候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として色不良領域の境界を探索する探索ステップと、探索された境界情報に基づき、色不良領域に対応する領域を特定する領域特定ステップと、特定された領域の色を変更する色変更ステップとを有するものである。
請求項3の発明による色不良領域補正方法は、赤目現象を補正すべき画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップで取得した画像上に所定間隔ごとに複数の点を設定し、設定された点のいずれかが肌色を表す場合、その点の周囲の所定範囲を肌色領域として設定する肌色領域設定ステップと、肌色領域設定ステップで設定された肌色領域内から赤目現象を発している赤目領域に位置する候補点を抽出する候補点抽出ステップと、候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として赤目領域の境界を探索する探索ステップと、探索された境界情報に基づき、赤目領域に対応する領域を特定する領域特定ステップと、特定された領域の色を変更する色変更ステップとを有するものである。
請求項4の発明は、請求項3記載の色不良領域補正方法において適用され、候補点抽出ステップは、抽出された候補点について、周囲の色情報に基づいてその候補点が赤目領域に含まれるのが妥当か否かを判定し、妥当でないと判定された候補点を除外するものである。
請求項5の発明は、請求項3〜4のいずれか1項記載の色不良領域補正方法において適用され、探索ステップは、抽出された候補点の周囲の色情報に基づいて赤目領域の境界に設定したしきい値に基づいて赤目領域の境界を探索するものである。
請求項6の発明による色不良領域補正方法は、赤目現象を補正すべき画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップで取得した画像上に第1の所定間隔ごとに複数の第1の点を設定し、設定された第1の点のいずれかについて、その周囲の所定範囲を肌色領域として設定する肌色領域設定ステップと、肌色領域設定ステップで設定された肌色領域内に第1の所定間隔より少なくとも短い第2の所定間隔ごとに複数の第2の点を設定し、設定された第2の点のいずれかを赤目現象を発している赤目領域に位置する候補点として抽出する候補点抽出ステップと、候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として赤目領域の境界を探索する探索ステップと、探索された境界情報に基づき、赤目領域に対応する領域を特定する領域特定ステップと、特定された領域の色を変更する色変更ステップとを有するものである。
請求項7の発明による色領域特定方法は、取得した画像に特定の色を含んだ所定範囲の領域を設定し、設定された領域において固有の特徴を有する候補画素を抽出し、候補画素を起点として特定の色を示す領域を特定するものである。
請求項8の発明による色領域特定方法は、特定の色を含んだ画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップで取得した画像上に所定間隔ごとに複数の点を設定し、設定された点のいずれかが特定の色に関連する特徴色を表す場合、その点の周囲の所定範囲を特徴色領域として設定する特徴色領域設定ステップと、特徴色領域設定ステップで設定された特徴色領域内から探索開始点の候補点を抽出する候補点抽出ステップと、候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として特定の色を示す特定色領域の境界を探索する探索ステップと、探索された境界情報に基づき、特定色領域に対応する領域を特定する領域特定ステップとを有するものである。
請求項9の発明は、請求項8記載の色領域特定方法において、候補点抽出ステップは、抽出された候補点について、周囲の色情報に基づいてその候補点が特定色領域に含まれるのが妥当か否かを判定し、妥当でないと判定された候補点を除外するものである。
請求項10の発明は、請求項8〜9のいずれか1項記載の色領域特定方法において、探索ステップは、抽出された候補点の周囲の色情報に基づいて特定色領域の境界に設定したしきい値に基づいて特定色領域の境界を探索するものである。
請求項11の発明による色領域特定方法は、特定の色を含んだ画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップで取得した画像上に第1の所定間隔ごとに複数の第1の点を設定し、設定された第1の点のいずれかについて、その周囲の所定範囲を特徴色領域として設定する特徴色領域設定ステップと、特徴色領域設定ステップで設定された特徴色領域内に第1の所定間隔より少なくとも短い第2の所定間隔ごとに複数の第2の点を設定し、設定された第2の点のいずれかを特定の色を示す特定色領域に位置する候補点として抽出する候補点抽出ステップと、候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として特定の色を示す特定色領域の境界を探索する探索ステップと、探索された境界情報に基づき、特定色領域に対応する領域を特定する領域特定ステップとを有するものである。
請求項12の発明は、色不良領域補正処理プログラムに適用され、請求項1〜6いずれか1項に記載の色不良領域補正方法のステップをコンピュータに実行させるものである。
請求項13の発明は、色領域特定処理プログラムに適用され、請求項7〜11いずれか1項に記載の色領域特定方法のステップをコンピュータに実行させるものである。
請求項14の発明は、コンピュータ読みとり可能な記録媒体に適用され、請求項12の色不良領域補正処理プログラムまたは請求項13の色領域特定処理プログラムのいずれか、またはその両方を記録するものである。
請求項15の発明は、画像処理装置において適用され、請求項12の色不良領域補正処理プログラムまたは請求項13の色領域特定処理プログラムのいずれか、またはその両方を搭載し、実行するものである。
【0007】
【発明の実施の形態】
図1は、本発明の色不良領域補正方法を実施する一実施の形態を示す図である。符号1は、一般に市販されているパーソナルコンピュータ(以下パソコンと言う)である。パソコン1は、CPU、メモリ、ハードディスク、I/Oポート、各種のインターフェース等からなる制御装置2と、各種画像や情報を表示するモニタ3と、キーボード4と、マウス5と、CD−ROM駆動装置6とからなる。CD−ROM駆動装置6は、CD−ROMやDVDなどの記録媒体7が搭載され、各種のデジタルデータを読み込むことができる。制御装置2は、USB等のインターフェースを介してデジタルカメラ(電子カメラ)8と接続可能である。また、モデムやLANボード等を介してインターネット9とも接続可能である。
【0008】
本実施の形態のパソコン1は、記録媒体7、デジタルカメラ8、あるいはインターネット9を介した他のコンピュータ10等から、デジタルカメラ等で撮像して得られた画像データを取得することができる。パソコン1は、画像処理プログラムを実行することが可能であり、取得した画像データに各種の画像処理を加えることが可能である。本実施の形態では、画像処理の1つとして赤目現象を補正する処理を行うことができる。
【0009】
画像処理プログラムは、制御装置2内部のハードディスクに格納され、制御装置2のメモリに読み込まれて、制御装置2により実行される。画像処理プログラムは、記録媒体7等に格納されて、あるいは、インターネット9などの電気通信回線を通じてデータ信号としてパソコン1に提供される。提供された画像処理プログラムは、制御装置2内部のハードディスクに格納される。インターネット9を通じて画像処理プログラムが提供される場合、インターネット9を介して接続されるサーバコンピュータから提供される。図1において、例えば、コンピュータ10がサーバコンピュータとなり得る。サーバコンピュータ10は、内部のハードディスク等の記録媒体に提供すべき画像処理プログラムを格納している。
【0010】
以下、本実施の形態における赤目現象の補正処理について説明する。赤目現象とは、カメラ等を使用して人物をフラッシュ撮影したとき、撮影された人物の目がウサギの目のように赤く写る現象をいう。目が赤くなるのは、目の網膜の毛細血管が写るためであり、正確には目の瞳孔部分が赤くなる。撮影条件によっては金色になる場合もあり、このような金目も、まとめて赤目現象と言う。すなわち、赤目現象とは、フラッシュ撮影などにより人物の目が違和感のある色になっている現象であり、言いかえれば瞳孔付近の領域で色不良が生じている現象である。また、動物の目において赤目現象が生じる場合もある。
【0011】
図2は、本実施の形態における赤目補正処理のフローチャートを示す図である。赤目補正処理は、パソコン1で実行される画像処理プログラムの一部である。前述したように、赤目領域は色不良領域の一種であり、赤目補正処理は色不良領域補正処理と言える。通常、画像処理プログラムは、ユーザが各種の画像処理コマンドの1つとして赤目補正をあらかじめ選択しておくことにより、画像データを取得してその画像をモニタに表示した後、自動的に赤目補正処理を実行する。しかし、画像データを取得してモニタに表示した後、ユーザにより赤目補正を選択されて赤目補正処理を実行するような場合もある。ここでは、いずれの場合についても、画像データの取得から赤目補正処理として説明する。
【0012】
ステップS1において、赤目を補正すべき画像の画像データを取得する。画像データは、記録媒体7、デジタルカメラ8、あるいはインターネット9を介した他のコンピュータ10等から取得し、制御装置2内部のハードディスクに格納されている。そこから、制御装置2内部のメモリに読み込まれる。ステップS2において、制御装置2はメモリに読み込んだ画像データをモニタ3に表示する。ここでは、フラッシュ撮影され、赤目現象が生じている人物像が表示されているものとして説明する。ステップS3において、モニタ3に表示された表示画像に肌色領域を設定する。
【0013】
図3に示す表示画像例を使用して、ステップS3において表示画像に肌色領域を設定する様子を説明する。図3の符号20は、人の顔の一部分(顔領域という)である。顔の残りの部分は、物陰などに隠れており画像に写っていない。この顔領域20の中には、符号21に示す目の部分(目領域という)が含まれている。目領域21には、前述のように赤目現象が生じている。
【0014】
制御装置2は、ステップS3において、図3の画像内に間隔dごとに符号31〜65の各点を設定する。設定された各点のいずれかが肌色を表す場合、その点を中心とした所定範囲、たとえば一辺の長さが3d/2の正方形に囲まれた範囲を、肌色領域として設定する。この肌色領域には肌色の部分が大まかに含まれており、その中には肌色以外の色も含まれている。このようにして、点47,54を中心とした肌色領域70,71を設定する。なお、ここで用いられる肌色は、赤目現象が生じている目領域21に近接する領域、すなわち顔領域20(目領域21を除いた部分)において特徴的な色(特徴色)である。
【0015】
ここで、制御装置2において処理される画像データは、格子状に配列された複数の画素から構成される。データ自体が格子状に並んでいるものではないが、撮像素子を構成する画素、あるいは、画像を表示する場合の表示画素が格子状に配列されている。画像データの各画素は、表色系で規定される色成分の色情報を有する。たとえば、RGB表色系の場合、各画素は、R(赤)成分の色情報と、G(緑)成分の色情報と、B(青)成分の色情報を有する。
【0016】
デジタルカメラ等で撮影する場合、例えば単板式RGBベイア配列の撮像素子で撮像された画像データは、各画素には1つの色成分の色情報しか有しない。このようにして得られた画像データに、各種の補間処理を施すことにより、各画素にRGBの色成分の色情報を有するようになる。本実施の形態で処理する画像データでは、各画素はすでにRGBの色成分の色情報を有している。すなわち、表色系で規定される複数の色成分の色情報を有している。また、ここでいう色情報とは、各色のフィルターを通して受光された光量に対応して撮像素子の各画素で蓄積された電荷に対応した値である。本実施の形態では、色情報の値を8ビットのデータとして表す。具体的には、0〜255の値で表すものとする。
【0017】
ステップS3では、前述のように図3の表示画像において間隔dごとに点31〜65を設定し、肌色領域70,71を設定する。すなわち、画像データを構成する上記に説明したような各画素から、画素31〜65を画素数dごとに特定し、その色情報の値により、次に説明する方法を用いてそれぞれの画素について肌色を表すか否かを判定する。これにより、顔領域20に含まれる画素47および54が肌色を表すと判定され、その周囲、たとえば3d/2画素四方に、肌色領域70,71を設定する。なお、dの値は任意に設定することができ、1画素ごと、すなわち表示画像の全画素を対象に肌色を表すか否か判定することもできるが、各種実験やシミュレーションにより、dの値は10〜30画素程度が適切であることを確認した。
【0018】
特定した画素31〜65が肌色を表すか否かを判定するとき、制御装置2は、画素31〜65の色情報を下記の式(1)によってRGB値からHSV値へ変換する。なお、以下の説明におけるR,G,Bは、それぞれR(赤)、G(緑)、B(青)の各成分値を表す。また、H,S,Vは、それぞれH(色相)、S(彩度)、V(明度)の各成分値を表す。
【数1】
ただし、
X=Min(R,G,B)
r=(V−R)/(V−X)
g=(V−G)/(V−X)
b=(V−B)/(V−X)
Min(R,G,B):RGB各値のうち最小の値
Max(R,G,B):RGB各値のうち最大の値
【0019】
上記の式(1)によってHSV値に変換された各画素の色情報について、次に下記の式(2)により、肌色を表すか否かを判定する。式(2)を満たす場合はその画素は肌色を表すと判定し、そうでない場合は肌色を表さないと判定する。
【数2】
H<0.15 かつ 100<V<150かつ 25<S<150 ・・・・・・・・(2)
【0020】
なお、上記の式(2)は肌色を判定するための式の一例であり、各種実験やシミュレーションの結果得られたものである。本発明はこの内容に限定されるものではなく、肌色を的確に判定することができる式であれば、どのようなものを用いてもよい。
【0021】
以上説明した判定処理により、顔領域20に含まれる画素47および54が肌色を表すと判定される。この画素47,54の周囲に、肌色領域70,71を設定する。このようにしてステップS3において設定された肌色領域70,71について、ステップS4において、赤目領域に含まれる色不良領域の探索開始候補点(以下、候補点とする)の抽出を行う。その方法を次に説明する。
【0022】
ステップS4において実行する候補点の抽出について、その詳細な処理内容のフローチャートを図4に示す。ステップS41において、ステップS3で設定した肌色領域70,71に含まれる画素の全てに対して、その画素がキャッチライトまたは赤目を表すか否かを下記の式(3)および(4)により判定する。
【数3】
R>200 かつ G>200 かつ B>200 ・・・・・・・(3)
【数4】
(G+B)/R<0.8 かつ H>0.8かつ Cr・R/(R+G+B)>15 ・・・・・・・・・・(4)
ただし
Cr=0.713(R−Y)
Y=0.587G+0.114B+0.299R
【0023】
上記の式(3)は、キャッチライトであるか否かを判定するための式である。肌色領域70または71に含まれる画素のいずれかが式(3)を満たし、さらにその式(3)を満たす画素によって形成される画素群が所定の大きさ、たとえば10画素四方以下の大きさである場合、その画素はキャッチライトであると判定する。また、上記の式(4)は、赤目であるか否かを判定するための式である。肌色領域70または71に含まれる画素のいずれかが式(4)を満たす場合、その画素は赤目であると判定する。
【0024】
なお、式(3)および(4)はそれぞれキャッチライトまたは赤目を表す式の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。キャッチライトや赤目であること又は色不良領域の特徴的な色を的確に判定できる式であれば、どのようなものを用いてもよい。
【0025】
以上説明した判定処理により、肌色領域70,71に含まれる画素のそれぞれについて、ステップS41において、キャッチライトまたは赤目であるか否かを判定する。なお、このステップS41における処理を、肌色領域70,71に含まれる画素の一部、すなわち所定間隔ごとの画素についてのみ行うようにしてもよい。たとえば、2画素おきに処理を行うようにすることができる。このようにすることで、処理時間を短縮することができる。このとき、処理を行う画素の間隔は、少なくとも前述の画素31〜65の間隔dよりも短く設定する。
【0026】
このようにしてステップS41においてキャッチライトまたは赤目であると判定された画素を、次のステップS42において、赤目領域の候補画素として抽出する。抽出された候補画素について、ステップS43において、その周囲の色情報を取得する。
【0027】
ステップS43において候補画素の周囲の情報を取得する方法を、図5を用いて説明する。図5は、ステップS42において抽出された候補画素の1つ(候補点103とする)が画像上に位置し、その候補点103の周辺部分を拡大したものであり、その中には目領域21が含まれている。目領域21には黒目部分101が含まれており、その内部には前述のように赤目が生じている。その赤目領域を符号102に示す。
【0028】
ステップS43では、候補点103に対して、その周囲の色情報を取得する。ここでは、候補点103を中心とした符号81に示す直径eの円形の範囲について、その内部の色情報を取得することとする。なお、これに限らず、様々な形状や大きさの範囲について色情報を取得することとできる。
【0029】
範囲81の内部の色情報として、範囲81内部に含まれるすべての画素を対象とし、赤み度Rnの平均値および最大値と、彩度Sの平均値とを求める。なお、ここでいう赤み度Rnは、下記の式(5)によって表されるものとする。
【数5】
Rn=Cr・R/(R+G+B) ・・・・・・・・・・・・・・(5)
【0030】
以上説明したようにして、範囲81内のすべての画素による赤み度Rnの平均値および最大値と、彩度Sの平均値とを求めることにより、候補点103の周囲の色情報を取得する。ステップS42において複数の候補画素が抽出されているときは、同様にして、すべての候補画素による候補点について周囲の色情報を取得する。
【0031】
ステップS44において、ステップS43で取得された色情報に基づいて、各候補画素が赤目領域の画素として妥当であるか否かを判定する。すなわち、各候補画素による候補点が赤目領域に含まれるのが妥当であるか否かを判定する。妥当でないと判定された候補画素(候補点)は、これ以降の処理対象より除外される。ここで妥当であると判定された画素は、後に説明する図2のステップS5において、エッジ探索を行うときの探索開始点とされる。この判定は、たとえば、各候補画素の彩度Sの値を基準値Srと比較することにより行われる。このときの彩度の基準値Srは、ステップS43で取得された色情報に基づいて決定される。
【0032】
たとえば、ステップS43で取得された範囲81内のすべての画素による彩度Sの平均値を基準値Srとし、各候補画素の彩度Sがこの基準値Srを中心値とした所定範囲内、たとえば±10%以内に入っているか否かを判定する。所定範囲内に入っている場合、その候補画素は赤目領域の画素として妥当であると判定し、入っていない場合は、その候補画素は赤目領域の画素として妥当でないと判定する。
【0033】
ステップS45において、ステップS43で取得された色情報に基づいて、エッジ探索時のしきい値Tを設定する。たとえば、ステップS43で取得された範囲81内のすべての画素による赤み度Rnの平均値と最大値により、たとえばそれらの中間値をしきい値Tとする。なお、ここで設定されたしきい値は、後に説明する図2のステップS5において、エッジ探索を行うときに用いられる。
【0034】
ステップS45を実行した後、図4の処理フローを終了する。これにより、図2のステップS4の処理が終了する。このようにして、赤目領域に含まれる候補点が抽出され、図2のステップS5に移行する。
【0035】
ステップS5において、ステップS4で抽出された候補点を起点に、赤目領域102のエッジ、すなわち赤目領域102の境界を探索する。図6を参照してさらに説明する。図6は、図5における黒目部分101を拡大した図であり、その中には赤目領域102が含まれている。ここでは、抽出された候補点103を起点に符号104で示される8つの方向に赤目領域102のエッジを探索する。水平方向、垂直方向、45度方向、135度方向の、それぞれにおいて相反する2方向の計8方向である。
【0036】
図7は、エッジ探索の様子を説明する図である。エッジ探索は、探索方向121に並ぶ隣り合った画素群の色情報の値の比較により行う。画素群は1画素以上の画素により構成され、後述するようにエッジの鮮明さによって、そのエッジを検出するのに適した画素数とされる。図7(a)は、画素群が1画素の場合を示す。図7(b)は、画素群が3画素の場合を示す。
【0037】
図7(a)において、注目画素122とその隣接画素123との間で、色情報の比較を行う。注目画素122のRGBの各色成分の色情報の値をそれぞれR、G、Bとし、隣接画素123のRGBの各色成分の色情報の値をそれぞれR’、G’、B’とする。注目画素122と隣接画素123が、式(6)または式(7)を満たすか否かを判断し、探索方向121に画素を順次ずらして判断を繰り返す。そして、注目画素122と隣接画素123が、式(6)または式(7)を満たしたとき、注目画素122をエッジ(境界)画素とする。なお、式(6)のしきい値Tは、前述のように図4のステップS45において設定される。
【数6】
【0038】
式(6)は赤目領域102(図6)のエッジを見つけるための式である。基本的には、赤目領域102のエッジは、黒目部分101の内部にある。しかし、場合によってはエッジを見つけることができずに白目部分へと探索が広がることもある。式(7)は、輝度変化の大きい白目部分と黒目部分の境界をエッジとして抽出するものである。この式により、黒目部分101を超えてエッジを見つけるという誤探索を防止することができる。なお、条件(8)は、各種の実験やシミュレーションによって算出したものである。また、各色成分の色情報の値が8ビット、0〜255の値であることを前提とした値である。条件(8)以外の値であっても、赤目領域102のエッジ、および、黒目部分101のエッジを的確に見つけることができる値であればよい。
【0039】
図7(a)のように、1画素の比較でも赤目領域102のエッジを見つけることが可能である。しかし、エッジがある程度鮮明である必要がある。図7(b)の3画素群比較は、エッジが少々不鮮明であってもエッジを検出することが可能である。注目画素を符号124とし、注目画素124を含む注目画素群125と、注目画素124に隣接する隣接画素群126との間で、色情報の比較を行う。図7(b)の例では、注目画素群125と隣接画素群126は隣接するが、構成画素は重複しない。しかし、注目画素群と隣接画素群の画素を、重複するように設定してもよい。3画素群の場合、1画素あるいは2画素重複させるようにしてもよい。
【0040】
各画素群において各色成分の色情報の3つの画素の平均を計算する。注目画素群125のRGBの各色成分の色情報の平均値をそれぞれR、G、Bとし、隣接画素群126のRGBの各色成分の色情報の平均値をそれぞれR’、G’、B’とする。注目画素群125と隣接画素群126が、前述した式(6)または式(7)を満たすか否かを判断し、探索方向121に画素を順次ずらして判断を繰り返す。そして、注目画素群125と隣接画素群126が、式(6)または式(7)を満たしたとき、注目画素群125の注目画素124をエッジ(境界)画素とする。
【0041】
なお、各種実験の結果、3画素の画素群で比較を行うのが最も効果的であった。ただし、2画素や4画素や5画素等の3画素以外の複数の画素でもよい。
【0042】
図7は、探索方向が水平方向の例を示すものである。垂直方向においても同様である。探索方向が、45度方向や135度方向の場合は、本実施の形態ではその斜め方向に並ぶ画素を選択した。例えば、45度方向であれば、注目画素とその右斜め上の画素との比較を行う。画素群の場合は、注目画素とその斜め左下の画素、さらにその斜め左下の画素を注目画素群とし、注目画素の斜め右上の画素と、さらにその斜め右上の画素と、さらにまたその斜め右上の画素を隣接画素群とする。なお、画像群はこのように探索方向と同方向に配列したものだけで構成されたものに限られず、たとえば探索方向に対して垂直方向に配列された画素で画素群を構成してもよい。
【0043】
式(6)で赤目領域102のエッジが検出できなかった場合に備えて、式(7)で黒目部分101を検出するようにした。しかし、黒目部分101も検出できない場合も生じる。そのような場合、何ら制限を設けなければ画像の端部まで探索することになる。これを、防止するために、起点から所定数の画素範囲を探索することにする。目の大きさ等を考慮して例えば40画素までとする。この値は、適宜変更してもよい。このようにすることにより、無駄な探索を防止することができる。
【0044】
以上の探索により、赤目領域102のエッジを適切に検出できた場合、黒目部分101のエッジしか検出できなかった場合、さらにいずれも検出できなかった場合が生じる。図8は、その様子を説明する図である。ただし、説明の便宜上8方向しか記載していない。水平方向131、135度方向134、45度方向136、垂直方向137では、赤目領域102のエッジ139、140、142、143が検出できた。水平方向135では、黒目部分101のエッジ141が検出できた。45度方向132、垂直方向133、135度方向138では、いずれのエッジも検出できなかった。
【0045】
このようにいずれのエッジも検出できない場合が生じるが、本実施の形態では、所定の数以上のエッジが検出できた場合、探索が成功したとする。所定の数とは探索方向数のn倍とする。nは1/2程度あるいはそれ以上の値が適当である。例えば、n=1/2とすると、探索方向の半分以上においてエッジが検出できれば探索が成功したとする。8方向の場合は4個以上であり、40方向の場合は20個以上である。
【0046】
ステップS5においてエッジ画素(境界点)が検出されると、すなわち、エッジが抽出できると、ステップS6において、検出されたエッジ情報に基づき赤目領域102に対応する領域を特定する。領域の特定とは、検出されたエッジ情報に基づく楕円や多角形などの幾何学的図形を当てはめることにより行う。図形を当てはめることにより、検出できなかったエッジの箇所を補うことができ、一つの閉じた領域として指定することができる。図形を当てはめるとは、数学的には、検出されたエッジ情報に基づく楕円や多角形などの幾何学的図形の領域指定関数を求めることである。
【0047】
本実施の形態では、当てはめる図形を楕円とする。図9は、その様子を説明する図である。図8で説明したように、エッジ画素(境界点)139〜143の5つが検出できたとする。この5つのエッジ画素139〜143をすべて含む最小の長方形151を求める(図9(a))。次に、求められた長方形151に内接する楕円152を求める(図9(b))。このようにして求めた楕円152を、赤目領域102に対応する領域として当てはめ、赤目領域102に対応する領域を特定する。すなわち、エッジ画素139〜143をすべて含む最小の長方形151に内接する楕円152の領域指定関数を求める。ここで、長方形151と、それに内接する楕円152を求めることは、すなわち楕円152の中心の位置と、長軸および短軸の長さとを求めることと同義である。
【0048】
図2のステップS4で複数の候補点、すなわち複数の探索開始点が抽出されている場合は、それらによって複数の形状の異なる楕円が特定される。この、形状が異なる複数の楕円の論理和を取った領域を特定する。このようにすることにより、より一層実際の赤目領域102に近似した領域を特定することができる。
【0049】
なお、当てはめる図形を楕円としたのは、瞳孔が円形であること、また実際に生じている赤目領域の形状や、各種の実験結果等を考慮して判断したものである。ただし、楕円以外の形状、例えば円形にしてもよい。また、単に検出したエッジを直線で結んだ多角形や、最小2乗法によって検出したエッジすべてに近い境界線で規定される図形で当てはめてもよい。
【0050】
図2のステップS7では、ステップS6において特定された領域の色を変更(補正)する。色の補正は、例えば、黒やグレイ(灰色)などの一色の色で塗りつぶすなど各種の方法が考えられる。しかし、一色の色で塗りつぶすと、キャッチライトまで塗りつぶすことになってしまい、非常に不自然な補正となってしまう。そこで、本実施の形態では、キャッチライトを残したままの自然な補正とするために、補正領域の輝度の濃淡情報を残したままの補正を考える。領域内の各画素において、RGBそれぞれの色成分の色情報を最小値Min(R,G,B)で統一する。あるいは、各画素において、RGBそれぞれの色成分の色情報を、輝度情報Y=(R+G+B)/3に統一する方法にしてもよい。これらの場合、各画素において複数の色成分の色情報の最小値あるいはそれよりも大きな値で統一することになる。また、画像が明るすぎる場合は、最小値Min(R,G,B)や輝度情報Yb=(R+G+B)/3に所定の比率(例えば1/2)を掛けた値で統一してもよい。すなわち、各画素において複数の色成分の元の色情報に基づいた値で統一する。これにより、補正領域の輝度の濃淡情報を残したまま、赤色をなくすことができる。すなわち、キャッチライトを残しながら、赤色や金色を無彩色に変更することができる。
【0051】
なお、以上の手順で赤目補正を行うが、楕円で近似する場合、どうしても赤目領域の一部が補正できない場合が生じる。そのような場合には、赤目補正処理後の画像データを使用して、再度図2の処理を行うようにすればよい。例えば、図9(b)の領域153の赤目領域がどうしても残る場合、補正後の画像データを使用して再度赤目補正処理を行う。その場合、領域153が赤目領域とされ、領域153と楕円152のエッジが検出されるようになるので、確実に領域153の赤目が補正されるようになる。
【0052】
以上説明したような本実施の形態の赤目補正処理方法を実施すると、次のような効果を奏する。
(1)補正すべき赤目領域などの色不良領域を、自然な色状態へ、容易に、短時間で、確実に補正することができる。
(2)画像上に設定した複数の点のいずれかが肌色を表す場合、その点の周囲から赤目領域に含まれる候補点を抽出するようにしているので、ユーザは補正する赤目領域を指定する必要がなく、ユーザの介入なしに赤目領域を補正することができる。
(3)周囲の色情報に基づいて、抽出された候補点が赤目領域に含まれるのが妥当か否かを判定し、妥当でない場合はその候補点を除外しているので、赤目領域に含まれる候補点を確実に抽出することができる。
(4)抽出された候補点の周囲の色情報に基づいて、赤目領域の境界を探索するときのしきい値を設定するようにしているので、赤目領域を確実に特定することができる。
(5)肌色領域内に所定間隔ごとに点を設定し、その点より候補点を抽出するようにしているので、肌色領域内すべての点について候補点を抽出する処理を行う必要がなく、処理時間を短縮することができる。
【0053】
上記の実施の形態では、パソコン1で赤目補正処理を行う例を説明したが、この内容に限定する必要はない。デジタルカメラ上でそのような処理プログラムを搭載し処理するようにしてもよい。また、カメラから直接画像データを取得してプリントするプリンタにおいて、そのような処理プログラムを搭載し処理するようにしてもよい。すなわち、画像データをそのように処理するあらゆる画像処理装置に本発明を適用することができる。言いかえれば、取得した画像に補正対象を含んだ所定範囲の領域を設定し、設定された領域において補正対象固有の特徴を有する候補画素を抽出し、候補画素を起点として補正対象とする色不良領域を特定し、特定された色不良領域の色補正を行うような画像処理方法を実行する画像処理装置において、本発明を適用できる。また、色不良領域の色補正だけに限られず、特定の色を示す領域を特定するだけでも本発明の適用範囲内である。特に、特定の色を表す領域のみを特定し、異なる画像を当てはめたりするような画像処理に対しても、本発明に開示された領域探索の手法は有効である。具体的には、図2のフローチャートでS6のステップまでで終わるものでも構わない。
【0054】
なお、上記の実施の形態では、一旦画像を表示してから赤目補正処理を行ったが、本発明は特に画像を表示してから補正を行うものにも限定されない。例えば、パソコンの特定のディレクトリ又はフォルダに格納された画像ファイルに対し、自動的に本発明の赤目補正処理を適用したプログラムが起動して赤目補正処理を施すようにしても構わない。
【0055】
上記の実施の形態では、RGB表色系の例で説明をしたが、この内容に限定する必要はない。その他の表色系の画像データであってもよい。
【0056】
上記の実施の形態では、赤目領域に含まれる候補点を抽出し、これをエッジ探索開始点として赤目領域のエッジを検出して赤目領域を特定する例を説明したが、この内容に限定する必要はない。抽出した候補点を用いて、それ以外の方法によって赤目領域を特定してもよい。
【0057】
上記では、種々の変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
【0058】
【発明の効果】
本発明は、以上説明したように構成しているので、ユーザが画像上の色不良領域を指定することなく、補正すべき色不良領域を、自然な色状態へ、容易に、短時間で、確実に補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の色不良領域補正方法を実施する一実施の形態を示す図である。
【図2】赤目補正処理のフローチャートを示す図である。
【図3】画像に肌色領域を設定する様子を説明する図である。
【図4】赤目領域に含まれる候補点を抽出する処理のフロチャートを示す図である。
【図5】画像の目の部分を拡大した図である。
【図6】赤目が生じている黒目部分を拡大した図である。
【図7】エッジ探索の様子を説明する図である。
【図8】探索結果の様子を説明する図である。
【図9】楕円図形をあてはめる様子を説明する図である。
【符号の説明】
1 パーソナルコンピュータ
2 制御装置
3 モニタ
4 キーボード
5 マウス
6 CD−ROM駆動装置
7 記録媒体
8 デジタルカメラ
9 インターネット
10 コンピュータ
Claims (15)
- 取得した画像に補正対象を含んだ所定範囲の領域を設定し、
前記設定された領域において補正対象固有の特徴を有する候補画素を抽出し、
前記候補画素を起点として補正対象とする色不良領域を特定し、
前記特定された色不良領域の色補正を行う色不良領域補正方法。 - 色不良領域を補正すべき画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップで取得した画像上に所定間隔ごとに複数の点を設定し、前記設定された点のいずれかが特徴色を表す場合、その点の周囲の所定範囲を特徴色領域として設定する特徴色領域設定ステップと、
前記特徴色領域設定ステップで設定された特徴色領域内から探索開始点の候補点を抽出する候補点抽出ステップと、
前記候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として前記色不良領域の境界を探索する探索ステップと、
前記探索された境界情報に基づき、前記色不良領域に対応する領域を特定する領域特定ステップと、
前記特定された領域の色を変更する色変更ステップとを有することを特徴とする色不良領域補正方法。 - 赤目現象を補正すべき画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップで取得した画像上に所定間隔ごとに複数の点を設定し、前記設定された点のいずれかが肌色を表す場合、その点の周囲の所定範囲を肌色領域として設定する肌色領域設定ステップと、
前記肌色領域設定ステップで設定された肌色領域内から前記赤目現象を発している赤目領域に位置する候補点を抽出する候補点抽出ステップと、
前記候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として前記赤目領域の境界を探索する探索ステップと、
前記探索された境界情報に基づき、前記赤目領域に対応する領域を特定する領域特定ステップと、
前記特定された領域の色を変更する色変更ステップとを有することを特徴とする色不良領域補正方法。 - 請求項3記載の色不良領域補正方法において、
前記候補点抽出ステップは、前記抽出された候補点について、周囲の色情報に基づいてその候補点が前記赤目領域に含まれるのが妥当か否かを判定し、妥当でないと判定された候補点を除外することを特徴とする色不良領域補正方法。 - 請求項3〜4のいずれか1項記載の色不良領域補正方法において、
前記探索ステップは、前記抽出された候補点の周囲の色情報に基づいて前記赤目領域の境界に設定したしきい値に基づいて前記赤目領域の境界を探索することを特徴とする色不良領域補正方法。 - 赤目現象を補正すべき画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップで取得した画像上に第1の所定間隔ごとに複数の第1の点を設定し、前記設定された第1の点のいずれかについて、その周囲の所定範囲を肌色領域として設定する肌色領域設定ステップと、
前記肌色領域設定ステップで設定された肌色領域内に前記第1の所定間隔より少なくとも短い第2の所定間隔ごとに複数の第2の点を設定し、前記設定された第2の点のいずれかを前記赤目現象を発している赤目領域に位置する候補点として抽出する候補点抽出ステップと、
前記候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として前記赤目領域の境界を探索する探索ステップと、
前記探索された境界情報に基づき、前記赤目領域に対応する領域を特定する領域特定ステップと、
前記特定された領域の色を変更する色変更ステップとを有することを特徴とする色不良領域補正方法。 - 取得した画像に特定の色を含んだ所定範囲の領域を設定し、
前記設定された領域において固有の特徴を有する候補画素を抽出し、
前記候補画素を起点として前記特定の色を示す領域を特定する色領域特定方法。 - 特定の色を含んだ画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップで取得した画像上に所定間隔ごとに複数の点を設定し、前記設定された点のいずれかが前記特定の色に関連する特徴色を表す場合、その点の周囲の所定範囲を特徴色領域として設定する特徴色領域設定ステップと、
前記特徴色領域設定ステップで設定された特徴色領域内から探索開始点の候補点を抽出する候補点抽出ステップと、
前記候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として前記特定の色を示す特定色領域の境界を探索する探索ステップと、
前記探索された境界情報に基づき、前記特定色領域に対応する領域を特定する領域特定ステップとを有することを特徴とする色領域特定方法。 - 請求項8記載の色領域特定方法において、
前記候補点抽出ステップは、前記抽出された候補点について、周囲の色情報に基づいてその候補点が前記特定色領域に含まれるのが妥当か否かを判定し、妥当でないと判定された候補点を除外することを特徴とする色領域特定方法。 - 請求項8〜9のいずれか1項記載の色領域特定方法において、
前記探索ステップは、前記抽出された候補点の周囲の色情報に基づいて前記特定色領域の境界に設定したしきい値に基づいて前記特定色領域の境界を探索することを特徴とする色領域特定方法。 - 特定の色を含んだ画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップで取得した画像上に第1の所定間隔ごとに複数の第1の点を設定し、前記設定された第1の点のいずれかについて、その周囲の所定範囲を特徴色領域として設定する特徴色領域設定ステップと、
前記特徴色領域設定ステップで設定された特徴色領域内に前記第1の所定間隔より少なくとも短い第2の所定間隔ごとに複数の第2の点を設定し、前記設定された第2の点のいずれかを前記特定の色を示す特定色領域に位置する候補点として抽出する候補点抽出ステップと、
前記候補点抽出ステップで抽出された候補点を起点として前記特定の色を示す特定色領域の境界を探索する探索ステップと、
前記探索された境界情報に基づき、前記特定色領域に対応する領域を特定する領域特定ステップとを有することを特徴とする色領域特定方法。 - 請求項1〜6いずれか1項に記載の色不良領域補正方法のステップをコンピュータに実行させるための色不良領域補正処理プログラム。
- 請求項7〜11いずれか1項に記載の色領域特定方法のステップをコンピュータに実行させるための色領域特定処理プログラム。
- 請求項12の色不良領域補正処理プログラムまたは請求項13の色領域特定処理プログラムのいずれか、またはその両方を記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体。
- 請求項12の色不良領域補正処理プログラムまたは請求項13の色領域特定処理プログラムのいずれか、またはその両方を搭載し、実行する画像処理装置。
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